يحقق نماذج اللغة التعلم المستندة عميقا (DL) أداء عال في مختلف المعايير لاستدلال اللغة الطبيعية (NLI).وفي هذا الوقت، يتلقى النهج الرمزية ل NLI اهتماما أقل.كلا النهجين (الرمزي و DL) لديهم مزاياهم وموضعاتهم.ومع ذلك، حاليا، لا توجد طريقة تجمع بينها في نظام لحل مهمة NLI.لدمج أساليب التعلم الرمزي والعميقة، نقترح إطار استنتاجي يسمى NeuRallog، والذي يستخدم محرك الاستدلال المنطقي على حد سواء ونموذج لغة الشبكة العصبية لمحاذاة العبارة.نماذج إطار عملنا مهمة NLI كصورة بحث كلاسيكية وتستخدم خوارزمية البحث في شعاع البحث عن مسارات الاستدلال الأمثل.تظهر التجارب أن نظامنا المشترك ومنطق الاستدلال العصبي يحسن الدقة في مهمة NLI ويمكن أن تحقق دقة حديثة على مجموعات البيانات المريضة والمتوسطة.